In the environment that database management systems manage disk spaces for storing databases directly, this paper proposes a correct and efficient scheme of performing pending actions for the removal of database files. As for performing pending actions, upon performing recovery, the recovery process must identify unperformed pending actions of not-yet-terminated transactions and then perform those actions completely. Making the recovery process identify those actions through the analysis of log records in the log file is the basic idea of this paper. This scheme, as an extension of the execution of transactions, fuzzy checkpoint, and recovery of ARIES, uses the following methods: First, to identify not-yet-terminated transactions during recovery, transactions perform pending actions after writing 'pa_start'log records that signify both the commit of transactions and the start of executing pending actions, and then write 'eng'log records. Second, to restore pending-actions-lists of not-yet-terminated transactions during recovery, each transaction records its pending-actions-list in 'pa_start'log record and the checkpoint process records pending-actions-lists of transactions that are decided to be committed in 'end_chkpt'log record. Third, to identify the next pending action to perform during recovery, whenever a page is updated during the execution of pending actions, transactions record the information that identifies the next pending action to perform in the log record that has the redo information against the page.
Inter-port competition is fiercer than in the past because of technological evolution in transport systems : the increasing side of containerships implies only a few calls in three or four ports at each end of the trade and the rest of the traffic being served by smaller feederships. It is therefore essential for big ports to be selected as one of these calls by the main shipowners, consortia and alliances to avoid rmarginalisation. In order to compete effectively, many ports have been obliged to modernise and extend considerably its existing ports or to build new port facilities. With the advent of major environmental legislation around the world, however, amenities such as fish and wildlife, clean air and water, access to the waterfront, and view protection took on greater importance. Ports are now being forced to incorporate environmental considerations into their planning and management functions in order to avoid additional costs or timing delays. The aim of this paper is to analyse the port value by which port comparison(or selection) will be made with HFP(Hierarchical Fuzzy Process) method. This was done by extracting and grouping the evaluation factors of port value by port experts : facility and location factor, logistics service factor environment and amenity factor, city and economic factor, and human and system factor. For empirical test of this method, 6 major ports in Northeast Asia were chosen and analysed. The order of importance for five evaluation factors were 1) facility and location factor 2) logistics service factor 3) human and system factor, 4) city and economic factor, and 5) environment and amenity factor. This means that geographical location and logistics services are still being considered as the most important factor to call the port by port users. even though environment and amenity factor shows relatively low figure. Among 6 major ports, Port of Kobe was ranked the first position in a comprehensive evaluation, while Ports of Busan and Kwangyang were 4th and 5th respectively. This implies that Port of Busan should make much efforts to enhance the existing facilities as well as management system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1905-1912
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2009
Clustering results based on the FCM algorithm sometimes produces undesirable clustering result through data distribution in the clustered space because data is classified by comparison with membership degree which is calculated by the Euclidean distance between input vectors and clusters. Symmetrical measurement of clusters and fuzzy theory are applied to the classification to tackle this problem. The enhanced FCM algorithm has a low impact with the variation of changing distance about each cluster, middle of cluster and cluster formation. Improved hybrid network of applying FCM algorithm is proposed to classify patterns effectively. The proposed enhanced FCM algorithm is applied to the learning structure between input and middle layers, and normalized delta learning rule is applied in learning stage between middle and output layers in the hybrid network. The proposed algorithms compared with FCM-based RBF network using Max_Min neural network, FMC-based RBF network and HCM-based RBF network to evaluate learning and recognition performances in the two-dimensional coordinated data.
In this study, a LIDAR laser scanner was used to scan a rock slope around Mt. Gwanak and to produce point cloud from which directional information of rock joint surfaces shall be extracted. It was analyzed using two different algorithms, i.e. Ball Pivoting and Wrap algorithm, and four sampling intervals, i.e. raw, 2, 5, and 10 cm. The results of Fuzzy K-mean clustering were analyzed on the stereonet. As a result, the Ball Pivoting and Wrap algorithms were considered suitable for extraction of rock surface orientation. In the case of 5 cm sampling interval, both triangulation algorithms extracted the most number of the patch and patched area.
In this study, scenarios based on the leakage of highly compressed air and fire occurrence turned out to be high risks in an operation stage of CAES facility were constructed and estimated. By combining Bernoulli equation with momentum equation, an expression to calculate an impact force of a jet flow of compressed air was derived. An impact force was found to be proportional to the square of diameter of fracture and the pressure of compressed air. Four types of fire scenarios were composed to evaluate an effects that seasonal change and location of fire source have on the spread behavior of smoke. Smoke from the fire ignited in the vicinity of CAES opening descended more quickly below the limit line of breathing than one from the fire occurred 10 m away from CAES opening, which is expected to occur due to a propagation of wave front of smoke. It was shown that a rate of smoke spread of the winter fire is faster than one of the summer fire and smoke from the winter fire spreads farther than one of the summer fire, which are dependent on the direction of air flow into access opening. Evacuation simulation indicated that the required safe evacuation time(RSET) of the summer and winter fires are 262, 670 s each.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.4
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pp.218-225
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2020
This study analyzed the priorities of the cross-compliance items of public-benefit direct payment using an Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Decision Making Analysis. The valuation criteria are policy efficiency, farm acceptability, and feasibility, and the valuation targets are the basic and additional cross-compliance items. The survey was performed by targeting 50 experts from each class, and conducted for about a month starting from the beginning of July 2019. The results show that the weight of the valuation criteria is higher in the order of farm acceptability, feasibility, and policy efficiency. Compliance with PLS standards, compliance with disposal standards of waste vinyl and pesticides, soil testing, compliance with toxic substance standards, education, etc. are comparatively evaluated to be higher cross-compliance items in basic cross-compliance. Disposing of an abandoned well, jointly collecting and disposing of agricultural by-products, common area care and cleaning, maintenance of empty houses and poor facilities, growing green manure crops during the fallow period, etc. are comparatively evaluated to be higher cross-compliance items for the additional cross-compliance. The results of this study are expected to contribute to the government's policy related to the cross-compliance of public-benefit direct payment.
Kim, Jong-Ho;Kim, Sang-Kyoon;Hang, Goo-Seun;Ahn, Sang-Ho;Kang, Byoung-Doo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.4
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pp.87-98
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2011
Detecting a moving object from videos and tracking it are basic and necessary preprocessing steps in many video systems like object recognition, context aware, and intelligent visual surveillance. In this paper, we propose a method that is able to detect a moving object quickly and accurately in a condition that background and light change in a real time. Furthermore, our system detects strongly an object in a condition that the target object is covered with other objects. For effective detection, effective Eigen-space and FCM are combined and employed, and a CONDENSATION algorithm is used to trace a detected object strongly. First, training data collected from a background image are linear-transformed using Principal Component Analysis (PCA). Second, an Eigen-background is organized from selected principal components having excellent discrimination ability on an object and a background. Next, an object is detected with FCM that uses a convolution result of the Eigen-vector of previous steps and the input image. Finally, an object is tracked by using coordinates of an detected object as an input value of condensation algorithm. Images including various moving objects in a same time are collected and used as training data to realize our system that is able to be adapted to change of light and background in a fixed camera. The result of test shows that the proposed method detects an object strongly in a condition having a change of light and a background, and partial movement of an object.
This paper proposes a restoration scheme based on mobility learning and prediction in the presence of the failure of mobility databases in mobile communication systems. In mobile communication systems, mobility databases must maintain the current location information of users to provide a fast connection for them. However, the failure of mobility databases may cause some location information to be lost. As a result, without an explicit restoration procedure, incoming calls to users may be rejected. Therefore, an explicit restoration scheme against the failure of mobility databases is needed to guarantee continuous service availability to users. Introducing mobility learning and prediction into the restoration process allows systems to locate users after a failure of mobility databases. In failure-free operations, the movement patterns of users are learned by a Neuro-Fuzzy Inference System (NFIS). After a failure, an inference process of the NFIS is initiated and the users' future location is predicted. This is used to locate lost users after a failure. This proposal differs from previous approaches using checkpoint because it does not need a backup process nor additional storage space to store checkpoint information. In addition, simulations show that our proposal can reduce the cost needed to restore the location records of lost users after a failure when compared to the checkpointing scheme
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[게시일 2004년 10월 1일]
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